Bartlett’s test kiểm tra giả thuyết H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể đạt mức ý nghĩa .000 (sig =.000) và số KMO=.887 nên phù hợp để tiến hành phân tích EFA. Các biến được trích thành 1 nhân tố với hệ số tải nhân tố nhỏ
nhất đạt 0.865, tổng phương sai trích là 79.685% nên đạt yêu cầu. Tổng hợp kết quả
45 Bảng 3.9: Kết quả EFA của thang đo sự thỏa mãn Nhân tố Biến quan sát 1 JS3 .924 JS4 .908 JS2 .887 JS1 .879 JS5 .865 Cronbach Alpha 0.935 Initial Eigenvalues 3.984 % Phương sai trích 79.685 Tổng phương sai 79.685% 3.4.3. EFA thang đo lòng trung thành
Bartlett’s test kiểm tra H0: các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể có
sig =.000; KMO=.742 nên phù hợp tiến hành phân tích EFA. Các biến được trích thành 1 nhân tố với hệ số tải nhân tố nhỏ nhất đạt 0.654, tổng phương sai trích là 65.927% nên đạt yêu cầu. Kết quảđược trình bày trong bảng 3.9 (Phụ lục EFA-4).
Bảng 3.10: Kết quả EFA của thang đo lòng trung thành
Nhân tố Biến quan sát 1 EL3 .900 EL1 .839 EL2 .834 EL4 .654 Cronbach Alpha 0.821 Initial Eigenvalues 2.637 % Phương sai trích 65.927 Tổng phương sai 65.927%
46
3.4.4. Điều chỉnh mô hình
Kiểm định sơ bộ thang đo, thực hiện EFA, kiểm định chính thức lại độ tin cậy của thang đo lãnh đạo. Nghiên cứu có mô hình điều chỉnh sau (hình 3.2) (hình 3.3).
Hình 3.2: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh từ mô hình (1)
Hình 3.3: Mô hình nghiên cứu điều chỉnh từ mô hình (2)
LĐ hấp dẫn bằng phẩm chất (IA)
LĐ kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân (IS-IC)
LĐ truyền cảm hứng (IM) Sự thỏa mãn (JS) LĐ hấp dẫn bằng phẩm chất (IA) LĐ kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân (IS-IC)
LĐ truyền cảm hứng (IM)
Lòng trung thành (EL)
47
Mô hình nghiên cứu được điều chỉnh nên các giả thuyết cũng được điều chỉnh theo: Nhóm giả thuyết ảnh hưởng của lãnh đạo tạo sự thay đổi đến sự thỏa mãn và lòng trung thành của nhân viên được điều chỉnh như sau:
H1a: Lãnh đạo hấp dẫn bằng phẩm chất tác động dương đến sự thỏa mãn đối với công việc của nhân viên.
H1b: Lãnh đạo kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân tác động dương đến sự thỏa mãn đối với công việc của nhân viên.
H1c: Lãnh đạo truyền cảm hứng tác động dương đến sự thỏa mãn đối với công việc của nhân viên.
H2a: Lãnh đạo hấp dẫn bằng phẩm chất tác động dương đến lòng trung thành
đối với tổ chức của nhân viên.
H2b: Lãnh đạo kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân tác động dương đến lòng trung thành đối với tổ chức của nhân viên.
H2c: Lãnh đạo truyền cảm hứng tác động dương đến lòng trung thành đối với tổ
chức của nhân viên.
Giữ nguyên H3: Sự thỏa mãn có tác động cùng chiều đến lòng trung thành.
Nhóm giả thuyết ảnh hưởng giới tính lãnh đạo đến sự thỏa mãn và lòng trung thành của nhân viên được điều chỉnh như sau:
H4a: Với yếu tố hấp dẫn bằng phẩm chất, lãnh đạo nữ tác động mạnh hơn đến sự thỏa mãn của nhân viên so với lãnh đạo nam.
H4b: Với yếu tố kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân, lãnh đạo nữ tác (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
48
H4c: Với yếu tố truyền cảm hứng, lãnh đạo nữ tác động mạnh hơn đến sự thỏa mãn của nhân viên so với lãnh đạo nam.
H5a: Với yếu tố hấp dẫn bằng phẩm chất, lãnh đạo nữ tác động mạnh hơn đến lòng trung thành của nhân viên so với lãnh đạo nam.
H5b: Với yếu tố kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân, lãnh đạo nữ tác
động mạnh hơn đến lòng trung thành của nhân viên so với lãnh đạo nam. H5c: Với yếu tố truyền cảm hứng, lãnh đạo nữ tác động mạnh hơn đến lòng
trung thành của nhân viên so với lãnh đạo nam.
Nhóm giả thuyết khác biệt về sự thỏa mãn và lòng trung thành của nhân viên giữa hình thức sở hữu quốc doanh và ngoài quốc doanh được giữ nguyên.
H5a: Nhân viên trong khu vực quốc doanh có mức độ thỏa mãn đối với công việc cao hơn so với nhân viên trong khu vực ngoài quốc doanh.
H5b: Nhân viên trong khu vực quốc doanh có mức độ trung thành với tổ chức cao hơn so với nhân viên trong khu vực ngoài quốc doanh.
Tóm tắt chương 3:
Chương này trình bày cách thức, phương pháp thực hiện nghiên cứu, chọn mẫu, kiểm định thang đo, điều chỉnh mô hình và các giả thuyết. Nghiên cứu dùng phương pháp chọn mẫu phi xác suất với kỹ thuật thuận tiện, 500 bản khảo sát đã thu hút 461 người tham gia và có 338 mẫu dùng được cho nghiên cứu. Kiểm định sơ bộ và phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thang đo lãnh đạo tạo sự thay đổi, sự thỏa mãn và lòng trung thành. Kết quả EFA sau cùng, thang đo lãnh đạo tạo sự thay đổi với 16 mục hỏi trích thành 3 nhân tố, thang đo sự thỏa mãn gồm 5 mục hỏi trích thành 1 nhân tố và thang đo lòng trung thành với 4 mục hỏi trích thành 1 nhân tố. Luận văn có các mô hình nghiên cứu mới với 5 thành phần và 15 giả thuyết.
49
Chương 4
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Chương 3 trình bày cách thiết kế nghiên cứu; điều chỉnh và kiểm định thang đo; xây dựng mô hình và các giả thuyết. Chương 4 trình bày cách thức kiểm định mô hình và kiểm định các giả thuyết.
4.1. PHÂN TÍCH ẢNH HƯỞNG CỦA LÃNH ĐẠO TẠO SỰ THAY ĐỔI
ĐẾN SỰ THỎA MÃN VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA NHÂN VIÊN
Phân tích mô hình Path: gồm 2 mô hình hồi quy bội. (1) phân tích ảnh hưởng của lãnh đạo tạo sự thay đổi đến sự thỏa mãn; (2) lãnh đạo tạo sự thay đổi đến lòng trung thành, thỏa mãn đến lòng trung thành với thỏa mãn là biến trung gian. Vậy nghiên cứu sẽ quan tâm đến các vấn đề trong hồi quy bội, hệ số xác định (phù hợp) của mô hình Path, và các điều kiện của biến trung gian.
Những vấn đề cần quan tâm trong mô hình hồi quy bội:
- Thứ nhất, trước khi thực hiện hồi quy, ta xem xét mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến (giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, và giữa các biến
độc lập với nhau), để thấy được mức độ liên hệ chặt chẽ giữa các biến.
- Thứ hai, kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu bằng hệ số
xác định điều chỉnh (R2điều chỉnh), hệ số này đo lường tỷ lệ phần trăm của biến thiên được giải thích trong biến phụ thuộc mà có tính tới mối liên hệ giữa cỡ
mẫu và số biến độc lập trong mô hình hồi quy bội, nên tránh được việc thổi phồng khả năng giải thích cho biến phụ thuộc của mô hình; kiểm định sự phù hợp của mô hình tổng thể bằng thống kê F.
- Thứ ba, kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số riêng phần bằng thống kê t.
- Thứ tư, kiểm định việc vi phạm các giảđịnh (giả định liên hệ tuyến tính, các giả
50
không có mối tương quan giữa các biến độc lập) vì nếu vi phạm các giảđịnh thì các kết quảước lượng sẽ không đáng tin cậy nữa (Hoàng & Chu 2005, 2008). - Thứ năm, xác định tầm quan trọng của các biến trong mô hình.
Hệ số phù hợp tổng hợp 2
M (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
R của mô hình Path: 2 2 2 1 2
1 (1 )(1 )
M
R = − −R −R (Pedhazur 1982 – theo Nguyễn 2011:555). Trong đó, 2 2
1, 2
R R là hệ số xác định của mô hình hồi quy (1) và mô hình hồi quy (2).
Điều kiện biến trung gian: biến độc lập giải thích được biến thiên của biến trung gian; biến trung gian giải thích được biến thiên của biến phụ thuộc; sự hiện diện của biến trung gian sẽ làm giảm mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4.1: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến IA IS-IC IM JS EL D HSTQ Pearson 1 Sig. (2-tailed) IA N 338 HSTQ Pearson .668** 1 Sig. (2-tailed) .000 IS-IC N 338 338 HSTQ Pearson .521** .538** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 IM N 338 338 338 HSTQ Pearson .619** .558** .382** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 JS N 338 338 338 338 HSTQ Pearson .531** .482** .391** .781** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 EL N 338 338 338 338 338 HSTQ Pearson .340** .316** .267** .413** .325** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 D N 338 338 338 338 338 338
**. Tương quan với mức ý nghĩa 0.01 (2-tailed). D: biến giả giới tính lãnh đạo.
51
Xét mối tương quan giữa các biến ta thấy có sự tồn tại tương quan giữa các biến độc lập IA, IS-IC, IM, D với các biến phụ thuộc JS, EL và hệ số tương quan dao động từ
0.325 đến 0.619; biến JS và EL có hệ số tương quan đạt 0.781. Tất cả đều đạt với mức ý nghĩa 0.01. Điều này có thể kết luận rằng các biến độc lập này có thểđưa vào mô hình hồi quy bội để giải thích cho các biến phụ thuộc JS, EL. Đồng thời kết quả
cũng cho thấy mối tương quan giữa các biến độc lập dao động từ 0.267 đến 0.668 với mức ý nghĩa 0.01. Vậy trong tổng thể, với mức ý nghĩa 1%, tồn tại mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Nghiên cứu có các mô hình hồi quy sau: Mô hình thứ 1: Đánh giá ảnh hưởng của lãnh đạo tạo sự thay đổi đến sự thỏa mãn của nhân viên. Nhân tố IA, IS-IC, IM là biến độc lập; nhân tố JS là biến phụ thuộc.
0 1 2( ) 3
JS = β +β IA+β IS−IC +β IM
Mô hình thứ 2: Đánh giá ảnh hưởng của lãnh đạo tạo sự thay đổi đến lòng trung thành, sự thỏa mãn đến lòng trung thành với sự thỏa mãn là biến trung gian. Thành phần IA, IS-IC, IM, là các biến độc lập, JS là biến trung gian, EL là biến phụ thuộc.
0 1 2( ) 3 4
EL=β β+ IA+β IS−IC +β IM +β JS
Mô hình thứ 3: Đánh giá ảnh hưởng của lãnh đạo tạo sự thay đổi đến lòng trung thành của nhân viên. Với IA, IS-IC, IM là các biến độc lập, EL là biến phụ thuộc.
0 1 2( ) 3
EL= β +β IA+β IS −IC +β IM
Mô hình thứ 4: Đánh giá ảnh hưởng giới tính lãnh đạo đến sự thỏa mãn. Trong đó, IA, IS-IC, IM, D là biến độc lập, JS là biến phụ thuộc. Với D là biến giả (vì D là biến định tính), quy ước D = 0 nếu lãnh đạo là nữ, D = 1 nếu lãnh đạo là nam.
0 1 2( ) 3 4
52
Mô hình thứ 5: Đánh giá ảnh hưởng giới tính lãnh đạo đến lòng trung thành. Trong
đó, IA, IS-IC, IM, D là biến độc lập, EL là biến phụ thuộc. Với D là biến giả (vì D là biến định tính), quy ước D = 0 nếu lãnh đạo là nữ, D = 1 nếu lãnh đạo là nam.
0 1 2( ) 3 4
EL=β β+ IA+β IS −IC +β IM +β D
4.1.1. Đánh giá ảnh hưởng của lãnh đạo tạo sự thay đổi đến sự thỏa mãn của nhân viên – mô hình thứ 1 của nhân viên – mô hình thứ 1
4.1.1.1. Xây dựng mô hình (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình phân tích JS =β β0+ 1IA+β2(IS−IC)+β3IM . Sử dụng phần mềm SPSS 17. xây dựng, đánh giá ảnh hưởng của lãnh đạo tạo sự thay đổi đến sự thỏa mãn. Trong đó, nhân tố IA, IS-IC, IM là biến độc lập, JS là biến phụ thuộc. Kết quả trình
bày trong phụ lục C – kết quả phân tích mô hình hồi quy thứ 1.
Kết quả hệ số xác định điều chỉnh (R2 điều chỉnh) đạt 0.416 (Phụ lục C - Bảng tóm tắt mô hình 1). Mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 41.6% hay 41.6% biến thiên của biến phụ thuộc sự thỏa mãn đối với công việc
có thểđược giải thích bởi sự biến thiên từ các biến độc lập hấp dẫn bằng phẩm chất (IA), kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân (IS-IC) và truyền cảm hứng (IM).
Kiểm định F với giả thuyết Ho: βi trong mô hình đồng thời bằng 0 (Ho:βi =0) với mức ý nghĩa sig = 0.000 (rất nhỏ) nên nghiên cứu an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0. Vậy mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tổng thể (Phụ lục C - Bảng phân tích ANOVA 1).
Kiểm định ý nghĩa của hệ sốđộ dốc bằng thống kê t. Giả thuyết Ho:βi =0. Kết quả
sig của β β1, 2 rất nhỏ nên nghiên cứu an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0, trừ mức ý nghĩa của tung độ gốc và IM đạt sig >0.05, nên tung độ gốc và IM không có ý nghĩa giá trị thống kê (Phụ lục C - Bảng trọng số hồi quy 1).
53
Mô hình hồi quy thứ 1 viết lại theo hệ số chưa chuẩn hóa:
0.498 0.308 ( )
JS = ∗ +IA ∗ IS−IC hay
Sự thỏa mãn = 0.498*(Hấp dẫn bằng phẩm chất) + 0.308*(Kích thích sự thông minh-Quan tâm cá nhân). Vậy:
Trong điều kiện yếu tố IS-IC (kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân) không đổi, yếu tố IA (hấp dẫn bằng phẩm chất) tăng 1 đơn vị theo thang đo Likert thì JS (sự thỏa mãn) của nhân viên tăng lên 0.498 đơn vị theo thang đo Likert. Và giả thuyết:
H1a: Lãnh đạo hấp dẫn bằng phẩm chất tác động dương đến sự thỏa mãn của nhân viên: CHẤP NHẬN.
Trong điều kiện yếu tố IA (hấp dẫn bằng thuộc tính) không đổi, nếu yếu tố
IS-IC (kích thích sự thông minh-quan tâm cá nhân) tăng 1 đơn vị theo thang đo Likert thì JS (sự thỏa mãn) tăng lên 0.308 đơn vị theo thang đo Likert. Và giả
thuyết:
H1b: Lãnh đạo kích thích sự thông minh-Quan tâm cá nhân tác động dương đến sự thỏa mãn của nhân viên: CHẤP NHẬN.
Vì giá trị β3 có sig = 0.759>0.05 (Phụ lục C - Bảng trọng số hồi quy 1), nên IM chưa có ý nghĩa giá trị thống kê. Vậy giả thuyết H1c: Lãnh đạo truyền cảm hứng tác động dương đến sự thỏa mãn của nhân viên: KHÔNG CHẤP NHẬN.
Mô hình hồi quy thứ 1 được viết theo hệ số chuẩn hóa:
0.440 0.256 ( )
JS = ∗ +IA ∗ IS−IC . Vậy:
Ảnh hưởng của IA là 0.440 mạnh hơn ảnh hưởng của IS-IC là 0.256 đến sự thỏa mãn đối với công việc của nhân viên. Trong điều kiện yếu tố IS-IC không đổi, khi
54
yếu tố IA tăng 1 đơn vịđộ lệch chuẩn thì JS tăng lên 0.440 đơn vịđộ lệch chuẩn, và giả thuyết H1a được chấp nhận; trong điều kiện yếu tố IA không đổi, yếu tố IS-IC tăng 1 đơn vịđộ lệch chuẩn thì JS tăng lên 0.256 đơn vịđộ lệch chuẩn, và giả thuyết H1b được chấp nhận; giá trị β3 có sig = 0.759>0.05, nên IM chưa có ý nghĩa giá trị
thống kê và giả thuyết H1c không được chấp nhận.
4.1.1.2. Kiểm tra các giả định
Phương sai của phần dư không đổi và quan hệ tuyến tính: nghiên cứu sử dụng đồ
thị phân tán Scatterplot của phần dư đã được chuẩn hóa (Standardized residual) và giá trị dự đoán đã được chuẩn hóa (Standardized predicted value). Quan sát đồ thị, ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (Phụ lục C - Đồ thị phân tán Scatterplot 1) tức là quanh giá trị trung bình của phần dư trong một phạm vi không
đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư không đổi và tồn tại quan hệ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
tuyến tính giữa JS với các biến độc lập.
Các phần dư có phân phối chuẩn: các biểu đồ tần số Histogram, P-P Plot của phần dưđã chuẩn hóa sẽ kiểm tra giảđịnh này. Từ biểu đồ tần số Histogram của phần dư đã được chuẩn hóa, cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (Mean=0, Std. Dev = 0,996) (Phụ lục C - Biểu đồ tần số Histogram của phần dư chuẩn hóa 1). Và biểu đồ tần số P-P Plot cũng cho ta thấy các điểm quan sát phân tán xung quanh
đường kỳ vọng (Phụ lục C - Biểu đồ tần số P-P Plot của phần dư chuẩn hóa 1). Điều này dẫn đến kết luận rằng giảđịnh phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Giảđịnh về tính độc lập của các phần dư: kiểm định Durbin-Watson (D) cho ta biết
điều này. Nếu 1<D<3 thì các phần dư không có tương quan; 0<D<1 các phần dư
tương quan dương; và 3<D<4 các phần dư tương quan âm. Kết quả cho thấy giá trị
D = 2.043 (Phụ lục C – Bảng tóm tắt mô hình 1). Vậy các phần dư không có tương quan với nhau hay giảđịnh về tính độc lập của các phần dư không bị vi phạm.